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基于模糊神经网络的电网故障诊断

摘要第1-6页
Abstract第6-14页
1 绪论第14-22页
   ·课题研究的背景和意义第14-15页
   ·电网故障诊断的研究现状第15-18页
     ·专家系统第15页
     ·优化技术第15-16页
     ·Petri网第16页
     ·遗传算法第16-17页
     ·多Agent系统第17页
     ·人工神经网络第17-18页
   ·模糊神经网络的研究现状第18页
   ·本文的主要内容和章节安排第18-22页
     ·本文的主要内容第18-19页
     ·本文的章节安排第19-22页
2 电网故障分析与继电保护动作原理介绍第22-30页
   ·电网故障分析第22-24页
     ·不对称故障分析第22-23页
     ·对称故障分析第23-24页
   ·继电保护动作原理介绍第24-28页
     ·电力系统继电保护的基本要求第25-26页
     ·电力系统继电保护工作的特点第26页
     ·电力系统继电保护动作原理分析第26-28页
   ·本章小结第28-30页
3 人工神经网络和模糊逻辑的基本理论第30-44页
   ·人工神经网络概论第30-32页
     ·人工神经元模型第30-31页
     ·人工神经网络的连接方式第31-32页
   ·BP神经网络理论第32-36页
     ·BP神经网络的基本模型第32-34页
     ·BP神经网络的学习算法第34-36页
   ·模糊理论概述第36-40页
     ·模糊集合与隶属度第36-38页
     ·模糊推理与模糊规则第38-40页
   ·模糊逻辑系统第40-42页
     ·模糊逻辑系统的基本结构第40-41页
     ·模糊逻辑系统的设计方法第41-42页
   ·本章小结第42-44页
4 模糊神经网络的基本原理第44-52页
   ·模糊神经元模型第44-46页
   ·模糊神经网络的学习算法第46-50页
     ·基于梯度下降的学习算法第46-47页
     ·基于递推最小二乘的学习算法第47-49页
     ·基于聚类法的模糊神经系统第49-50页
   ·模糊神经网络混合分类器的结构与算法第50-51页
     ·模糊神经网络混合分类器的结构第50页
     ·模糊神经网络混合分类器的算法第50-51页
   ·本章小结第51-52页
5 基于模糊神经网络的电网故障诊断的实现第52-65页
   ·测试电网故障的结构模型第52页
   ·继电保护动作分析第52-54页
   ·模糊神经网络的训练第54-58页
     ·学习样本的组织第54页
     ·学习样本的模糊化第54-58页
   ·模糊神经网络故障诊断系统的构造第58-62页
   ·模糊神经网络故障诊断模型的仿真与结果分析第62-64页
     ·模糊神经网络故障诊断模型的仿真第62-64页
     ·模糊神经网络故障诊断模型的仿真结果分析第64页
   ·本章小结第64-65页
结论第65-66页
参考文献第66-69页
致谢第69-70页
作者简介及读研期间主要科研成果第70页

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